MLOps Engineer (H / F)

SULLY GROUP; Lyon; Sur place; EUR 45 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Sully Group, un leader en services numériques, recherche un ingénieur en Machine Learning pour optimiser et automatiser les modèles ML. Vous serez responsable du déploiement, du monitoring et de l'amélioration des performances des systèmes de machine learning tout en assurant sécurité et conformité. Joignez une équipe dynamique et innovante, offrant des avantages attractifs tels que 6 semaines de congés payés et une politique RSE active.

Prestations

Primes de participation et d'intéressement

Mutuelle

Participation au transport

Tickets restaurant

Qualifications

• Expérience confirmée en déploiement de modèles ML en environnement cloud.
• Bonnes connaissances des outils MLOps et DevSecOps.
• Capacité à travailler en équipe agile.

Responsabilités

• Construire, déployer et maintenir des pipelines ML automatisés.
• Optimiser l'efficacité et la fiabilité des workflows ML.
• Créer la documentation technique sur les modèles et les pipelines.

Connaissances

Machine Learning

Python

MLOps

DevSecOps

Formation

Certifications AWS (AI Practitioner, ML Specialty)

Outils

Textract

Rekognition

Description du poste

Sully Group : Créer ensemble un numérique utile et durable

1 offre globale de services numériques : Applications Web, Applications Mobiles, Infogérance, Web Factory, Studio UX et GeoData

12 agences de proximité en France, au Canada et au Maroc

43 ans d’expérience

700 intervenants dans 5 Centres de services et en Assistance technique

Notre projet : Jouer collectif!

Un partenariat client-équipe dans lequel chacun peut réaliser ses objectifs, pour une réussite commune

Des projetscoconstruits avec agilité autour de l’expérience utilisateur

Un actionnariat salarié à 100 %, gage d'indépendance et de croissance raisonnée

Un management horizontal issu du métier, valorisant l'esprit d'initiative et l'autonomie des collaborateurs

Une politique RSE active : diversité et inclusion, écoconception de nos réalisations, achats responsables

Votre carrière : À la carte!

L’équilibre entre votre vie privée et professionnelle : 6 semaines de congés payés, 7 RTT, jusqu’à 3 jours de télétravail et des rythmes adaptés.

Un environnement de travail confortable adapté au développement informatique avec PC portables puissants et double-écran

Vos avantages : primes de participation, d’intéressement et de vacances, mutuelle, participation au transport et tickets restaurant

Votre évolution : un parcours pour réussir votre intégration, des entretiens annuels pour programmer vos formations et certifications, la possibilité de monter en responsabilité et de mobilité géographique

Ce poste est ouvert aux personnes en situation handicap. À compétences égales, une attention particulière sera portée à leur candidature.

Intégré(e) à une équipe Produit ou à une équipe MLOps, vous contribuez à l’industrialisation de modèles de Machine Learning déjà développés.

Votre rôle est de construire, déployer et maintenir des pipelines ML automatisés, tout en assurant le monitoring des performances des modèles, en garantissant la sécurité, la conformité et la performance des solutions mises en œuvre.

Implémenter et maintenir des pipelines automatisés pour le déploiement, la supervision et le réentraînement des modèles ML

Optimiser la scalabilité, l’efficacité et la fiabilité des workflows de machine learning

Automatiser le déploiement et le monitoring des modèles via des outils cloud et MLOps

Définir et mettre en œuvre une stratégie de gestion des versions et des tests des modèles

Assurer la sécurité, la traçabilité et la conformité dans la manipulation des données et des modèles

Créer la documentation technique (code, pipelines, modèles, etc.)

Construire des tableaux de bord de suivi des performances et des alertes

Être force de proposition sur l’évolution des outils et méthodes d’industrialisation IA

Environnement technique

Autres outils IA : Textract, Rekognition

Parlons de vous

Expérience confirmée en déploiement et monitoring de modèles ML en environnement cloud

Bonnes connaissances des outils MLOps et des bonnes pratiques DevSecOps

Maîtrise de Python et des frameworks ML

Compréhension des enjeux liés à la sécurité, la performance et l’automatisation

Capacité à travailler en équipe agile et à faire évoluer les pratiques

Certifications souhaitées : AWS Certified AI Practitioner et AWS Machine Learning – Specialty ou niveau Associate

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